人工智能工具分析出生时的胎盘，以便更快地发现新生儿和产妇的问题

　　一种利用计算机视觉和人工智能（AI）的新开发工具可以帮助全球临床医生快速评估出生时的胎盘，从而有可能改善新生儿和孕产妇护理。胎盘感染的早期识别可以帮助母亲和婴儿接受抗生素治疗。该工具将有助于在没有病理实验室或专家的资源匮乏地区的医生快速发现问题。在资源充足的医院里，它可以帮助医生确定哪些胎盘需要仔细检查。

　　

• 胎盘感染的早期识别可以帮助母亲和婴儿接受抗生素治疗

• 能否帮助没有病理实验室的资源匮乏地区的医生、专家快速发现问题

• 在资源充足的医院里，这个工具可以帮助医生确定哪些胎盘需要仔细检查

根据西北医学院和宾夕法尼亚州立大学科学家的一项新研究，一种利用计算机视觉和人工智能（AI）的新开发工具可以帮助临床医生快速评估出生时的胎盘，有可能改善新生儿和孕产妇的护理。

这项研究于12月13日发表在《模式》杂志的印刷版上，并登上了该杂志的封面。研究描述了一个名为PlacentaVision的计算机程序，它可以分析一张简单的胎盘照片，以检测与感染和新生儿败血症相关的异常情况，这是一种危及生命的疾病，影响着全球数百万新生儿。

“胎盘是我们在实验室看到的最常见的标本之一，”该研究的合著者杰弗里·戈德斯坦博士说，他是西北大学范伯格医学院围产期病理学主任和病理学副教授。“当新生儿重症监护室治疗生病的孩子时，即使是几分钟的时间也会对医疗决策产生影响。通过这些照片的诊断，我们可以比正常过程提前几天得到答案。”

西北大学为这项研究提供了最大的图像集，戈尔茨坦领导了算法的开发和故障排除。

该项目的联络首席研究员Alison D. Gernand通过她的全球卫生工作，特别是由于缺乏卫生保健资源而在家中分娩的妇女，构思了这一工具的最初想法。

宾夕法尼亚州立大学健康与人类发展学院（HHD）营养科学系副教授格尔德说：“未经检查就丢弃胎盘是一个常见但经常被忽视的问题。”“这是一个错失的机会，无法识别问题并提供早期干预，从而减少并发症，改善母亲和婴儿的结局。”

为什么早期检查胎盘很重要

胎盘在怀孕期间对孕妇和婴儿的健康都起着至关重要的作用，但在出生时往往没有进行彻底的检查，特别是在医疗资源有限的地区。

“这项研究可以挽救生命，改善健康状况，”信息科学与技术学院信息学专业的博士候选人、该研究的主要作者潘益木说。“它可以使胎盘检查更容易获得，有利于未来怀孕的研究和护理，特别是对并发症风险较高的母亲和婴儿。”

科学家们说，通过PlacentaVision等工具早期识别胎盘感染可能使临床医生能够迅速采取行动，例如给母亲或婴儿使用抗生素，并密切监测新生儿的感染迹象。

根据研究人员的说法，PlacentaVision旨在用于各种医疗人口统计数据。

潘说：“在资源匮乏的地区——医院没有病理实验室或专家的地方——这个工具可以帮助医生快速发现诸如胎盘感染之类的问题。”“在设备齐全的医院里，该工具最终可能会帮助医生确定哪些胎盘需要进一步、详细的检查，从而提高流程效率，并确保优先处理最重要的病例。”

“在这样的工具可以在全球范围内部署之前，我们面临的核心技术障碍是使模型足够灵活，以处理与胎盘相关的各种诊断，并确保该工具足够强大，以处理各种分娩条件，包括照明条件、成像质量和临床环境的变化，”宾夕法尼亚州立大学IST学院的杰出教授、该研究的主要研究者之一James Z. Wang说。“即使许多训练图像来自设备精良的城市医院，我们的人工智能工具也需要保持准确性。确保PlacentaVision能够处理各种现实情况至关重要。”

这个工具是如何学会分析胎盘图片的

研究人员使用了跨模态对比学习，这是一种人工智能方法，用于调整和理解不同类型数据之间的关系——在这种情况下，是视觉（图像）和文本（病理报告）——教计算机程序如何分析胎盘图片。他们收集了一个庞大而多样的数据集，包括胎盘图像和12年间的病理报告，研究了这些图像与健康结果的关系，并建立了一个可以根据新图像做出预测的模型。该团队还开发了各种图像更改策略来模拟不同的拍照条件，以便正确评估模型的恢复能力。

结果是PlacentaCLIP+，这是一个强大的机器学习模型，可以分析胎盘照片，以高精度检测健康风险。它在全国范围内进行了验证，以确认不同人群的一致表现。

根据研究人员的说法，PlacentaVision被设计成易于使用，可能通过智能手机应用程序或集成到医疗记录软件中，这样医生就可以在分娩后快速得到答案。

下一步：为医务人员设计一个用户友好的应用程序

潘说：“我们接下来的步骤包括开发一个用户友好的移动应用程序，可以供医疗专业人员使用，只需最少的培训，就可以在资源匮乏的诊所或医院使用。”“这款用户友好的应用程序将允许医生和护士拍摄胎盘，并获得即时反馈，从而改善护理。”

研究人员计划通过包括更多类型的胎盘特征和添加临床数据来改进预测，同时为长期健康研究做出贡献，从而使该工具更加智能。他们还将在不同的医院测试该工具，以确保它在各种环境下都能正常工作。

“这个工具有可能改变出生后胎盘的检查方式，特别是在世界上很少进行这些检查的地区，”gerand说。“这一创新保证了在资源匮乏和资源匮乏的环境中更大的可及性。通过进一步完善，它有可能通过早期、个性化的干预措施来改变新生儿和孕产妇护理，防止严重的健康后果，改善全世界母亲和婴儿的生活。”

本研究得到了美国国立卫生研究院国家生物医学成像与生物工程研究所（资助R01EB030130）的支持。该团队使用了国家科学基金会资助的高级网络基础设施协调生态系统：服务与支持（ACCESS）计划的超级计算资源。